方差分析是在20世纪年代发展起来的一种统计方法，它是由英国统计学家费希尔在进行试验设计时为解释试验数据而首先引入的，根据所分析的自变量多少，方差分析一般包括单因素方差分析、双因素方差分析以及多因素方差分析。当方差分析中只涉及一个定类变量时，称为单因素方差分析，本篇案例采用单因素方差进行分析。
用4种饲料喂猪，共19头猪分为4组，每组用1种饲料。一段时间后称重，比较4种饲料对猪体重增加的作用有无不同。部分数据如下：
方差分析结果如下：
分析X与Y之间是否呈现出显著性(p值小于0.05或0.01)；如果呈现出显著性；通过具体对比平均值大小，描述具体差异所在。从上表可以看出p值小于0.05，所以不同饲料样本对于体重全部均呈现出显著性差异。及具体对比差异可知， 有着较为明显差异的组别平均值得分对比结果为“B>A;C>A;D>A;C>B;D>B;D>C；D> C> B>A”。也就是说研究中D饲料的成效最好。
从折线图中可以看出四种不同饲料直接的体重是具体差异性的，而且饲料D效果最好。接下来对方差结果的中间过程值进行描述。
如果你要做单因素方差分析，请你先好好认识一下单因素方差分析的方法和原理（统计类书刊有写），然后再进行相关操作。
单因素方差分析的适用条件：
（1）每个总体均服从正态分布。
（2）每个总体的方差σ2相同。
（3）从每个总体中抽取的样本相互独立。
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方差分析，对多个（两个以上）处理平均数进行假设检验的方法，而单因素是指该实验中只有一个实验因素。单因素方差分析是用来判断这一实验因素对各处理的优劣情况。
简单而言，如果实验，只有一种影响因素，而又有多个不同的处理水平，最后得到的数据就可以用单因素方差分析来分析数据。F值是用于判断显著性的。
例如结果显示F值为20.571，将这一数值与显著性水平的F进行比较，若大于显著性的F值，那么P则小于该显著性的概率，F>F（0.05），那么P<0.05，说明处理间差异显著。
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文章不错《方差分析的结果是怎么看的？》内容很有帮助